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三维分割
分布 医学影像与生物视觉13D 视觉与重建1
01 02
Spatial-SAM：基于 SDF 记忆与半监督学习的空间一致三维电子显微镜分割
Spatial-SAM: Spatially Consistent 3D Electron Microscopy Segmentation with SDF Memory and Semi-Supervised Learning
用 3D U-Net 预计算的有符号距离场（SDF）替代 SAM2 的记忆库，为视频/体数据分割提供几何先验以维持跨切片空间一致性；配合双轨伪标签迭代，可在极少标注下把 SAM2 的少样本能力迁移到 3D 体数据，这套「SDF 记忆 + 伪标签自训练」思路可复用到其他层序切片数据（CT、MRI、显微）的 3D 分割。
图像-形状对应的最佳分割伙伴
Best Segmentation Buddies for Image-Shape Correspondence
提出将2D视觉模型特征蒸馏到3D形状表面，并通过最佳分割伙伴匹配建立图像分割与3D语义部件对应的方法，可复用于跨模态检索、三维部件分割和姿态迁移等任务。